Dataprivaatheid Insigte
Kennersartikels oor KI-sekuriteit, GDPR-nakoming, gesondheidsorgdatabeskerming en beste praktyke vir PII-anonimisering.
Alle Artikels
Vibe-kodering en PII-lekkasie: Die Sekuriteitsrisiko Wat Niemand Bespreek Nie
KI-gegenereerde kode sluit selde PII-hantering in. 73% van vibe-gekodeerde toepassings verwerk sensitiewe data sonder anonimisering. Dit is wat ontwikkelaars moet weet.
COPPA April 2026: Wat EdTech-platforms Voor die Sperdatum Moet Doen
Die bygewerkte COPPA-reel tree op 22 April 2026 in werking. Reddit is met £14.47M beboet vir kinderdatafoute. EdTech-platforms staar dieselfde risiko in die gesig.
LangChain CVE-2025-68664: Hoe PII Deur Jou RAG-pyplyn Lek
CVSS 9.3. LangChain se serialisasiefunksies stel omgewingsveranderlikes en geheime bloot aan aanvaller-beheerde LLM's. Hoe om PII-lekkasies op te spoor en reg te stel.
MCP-bedienersekuriteit 2026: 8,000 Blootgestel, 492 Sonder Verifikasie
8,000+ Model Context Protocol-bedieners is publiek blootgestel. 492 het nul verifikasie. 36.7% is kwesbaar vir SSRF. Beskerm PII in jou MCP-instrumente.
EU KI-wet Augustus 2026: Opleidingsdata Anonimiseer om Artikel 10 na te Kom
Die EU KI-wet se volledige afdwinging begin op 2 Augustus 2026. Boetes tot €35M of 7% van globale omset. Artikel 10 vereis die anonimisering van opleidingsdata.
Permanente Anonimisering: Spoliasierisiko
34,8% van ChatGPT-insette bevat sensitiewe data (Cyberhaven). Die oplossing -- permanente anonimisering -- skep sy eie regsrisiko: spoliasie. GDPR Art. 4(5) vereis omskeerbaarheid.
Die R1,5M Redigeringsrekening: Word-inprop Oplossing
Teen $200-$400 per uur kos 'n 10 000-dokument produksie $26 000-$80 000 in prokureurtyd (RAND). Bloomberg Law 2024 het bevind dat outomatisering hierdie tydlyn skerp verkort.
Blaaier-DLP: Blokkering vs. Anonimisering 2026
Twee benaderings tot blaaier-DLP: blokkering verhoed PII-indiening by KI-gereedskap; anonimisering transformeer data voor versending. 'n Objektiewe vergelyking.
Samsung het bronkode 3 keer aan ChatGPT verloor
Drie afsonderlike Samsung-ingenieursgroepe het eie kode en vertroulike data in April 2023 in ChatGPT geplak. Elke voorval het 'n verskillende aspek van die ondernemingsrisiko blootgestel.
E-Discovery-sanksies: KI-redigering misluk
In Athletics Investment Group v. Schnitzer Steel (2024) het onbehoorlike redigering ontdekkingsanksies veroorsaak. Met KI-gereedskap wat slegs 22,7% presisie behaal, staar regspanne werklike aanspreeklikheid in die gesig.
SaaS-oortredings het 300% gestyg: ZK-vereiste
Conduent het 25,9 miljoen rekords blootgestel. NHS Digital: 9 miljoen pasiente. Aanvallers oortree SaaS-verskaffers binne 9 minute. Wanneer jou verskaffer die aanval is.
HIPAA in die Wolk: Nul-Kennis vir PHI
Sakevennootooreenskomste keer nie HIPAA-oortredings nie wanneer jou wolk-KI-verskaffer PHI in plainteks verwerk. Hier is wat nul-kennisargitektuur werklik bied.
LibreOffice PII-Anonimiseringsuitbreiding
Stap-vir-stap-gids om PII in LibreOffice-dokumente te anonimiseer met die anonym.legal-uitbreiding.
LibreOffice vs Office: PII-Redigering
Gedetailleerde vergelyking van PII-anonimiseringsvermoens in LibreOffice (anonym.legal-uitbreiding) vs. Microsoft Office (Kantoor-byvoegsel).
Oopbron-Anonimisering: LibreOffice
Hoe openbare sektororganisasies LibreOffice met anonym.legal se uitbreiding gebruik vir GDPR-voldoenende dokumentanonimisering.
Kruisplatform PII: Office en LibreOffice
Hoe organisasies met gemengde Microsoft Office- en LibreOffice-omgewings konsekwente PII-anonimisering met anonym handhaaf.
Ondernemings-KI-Verbanning: Produktiwiteit vs Risiko
27,4% van ondernemings-KI-geselsisinvoer bevat sensitiewe data - 'n 156% jaar-op-jaar toename. Tog gebruik 71,6% deur nie-korporatiewe rekeninge, wat alle beheer omseil.
Veilige KI-Privaatheidsinstrumente in 2026
In Januarie 2026 is twee kwaadwillige Chrome-uitbreidings met 900 000+ gebruikers betrap terwyl hulle ChatGPT- en DeepSeek-geselsies elke 30 minute uitstreel.
Blaaier-DLP vir ChatGPT, Claude en Gemini
Tradisionele ondernemings-DLP is gebou vir leeroorplasings en e-pos, nie KI-kletsbotte nie. Hierdie gids dek blaaier-inheemse dataverliesvoorkoming vir ChatGPT.
Wanneer CISO's Nee Se vir Wolkverwerking van PHI
725 gesondheidsorgdata-oortredings in 2024 het 275 miljoen rekords geraak. Met $10,22M gemiddelde oortredingskoste - die hoogste van enige bedryf - wys CISO's wolkinstrumente vir PHI gereeld van die hand.
EUR530M TikTok-Boete: GDPR-Datasoewereiniteit
TikTok se EUR530M GDPR-boete vir EU-China-dataoordragte lei 'n nuwe era van datasoewereiniteitshandhawing in. Met EUR5,65 miljard in totale boetes is afdwinging nie meer agtergrondrisiko nie.
HHS 2025: KI-kliniese Notas Benodig PHI-beskerming
KI-transkripsiesisteme kan per ongeluk Pasient A se PHI in Pasient B se rekord plaas. Hier is hoekom intydse PHI-bespeuring voor EHR-verbintenis die beheer is.
Hoekom Binere PII-bespeuring Nakoming Misluk
Bespeur/nie-bespeur is onvoldoende vir nakomingskontekste wat menslike oordeel vereis. Hier is hoekom vertrouepuntetelling PII-anonimisering omskep.
GDPR-dataminimalisering: Intydse API
GDPR Artikel 5(1)(c) vereis dat slegs nodige data ingesamel word. Intydse API-integrasie voorkom oor-insameling by die vormindieningstadium - voor die data gestoor word.
Begin Vandag U Data te Beskerm
267+ entiteitstipes, 48 tale, ondernemingsgraad sekuriteit teen startup prys.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022, held by our hosting provider.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
Automated checks run on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We test detection against sample documents before each release.
A failing unit or integration run stops the release.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
Paid plans can buy top-up credits.
Credits reset at the end of each cycle.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.